这两天产生了非常强烈的去澳洲拔胡萝卜、远离 AI 的想法。
感觉大家用 AI 真的有点用魔怔了。
所有的数据都应该让 AI 知道吗？所有的聊天记录、工作记录、文档，都应该被塞进 context，让 AI 更了解你、更好地替你做决策吗？所有的会议都应该完整录下来，再让 AI 自动生成一份会议纪要吗？
这些数据作为 backup，也许是很好的🤔。但我还是觉得它们不应该替代人的参与、判断、直觉和思考。
比如开会。听到和自己相关的重要的内容，其实就应该直接顺手记下来。而不是因为反正 AI 都录了所以不听、不记、不想。而且众所周知，会议纪要这种东西本来就没有几个人会认真看。（AI真的很擅长让人产生一种“我很勤奋”“我很高效”的错觉…）
又比如你认真参加了一场两个小时的用户访谈。两个小时结束之后，真正留在你脑子里的，可能就两三件事。某个用户突然说了一句话让你觉得：我靠，原来是这样。
如果一个小时之后，你脑子里依然深深记得这两三件事，那它们本身可能就是最值得你注意的东西。
人的注意力本身就是一种筛选器。我们会被某些东西击中，会觉得某句话特别重要，会对某个细节产生奇怪的直觉。这本身就在形成优先级。
但 AI 不一样。它可以把两个小时的访谈吞进去，然后kukuku输出一份结构完整、面面俱到的总结：
一、用户背景。
二、核心痛点。
三、主要需求。
四、潜在机会。
五、后续 Action Items……
看起来什么都有。但我每次看这种东西就超级烦躁…它也许确实提到了最重要的那个点，但被埋在十几个 bullet points 里面和其他信息长得差不多。有些地方总结得还不错，有些地方又不够准确。最后我花几分钟读完几百 字的AI总结，可能还不如我当时自己在 Notes 里写下来的三句话有用。
现在更荒谬的事情（也是大家广为吐槽..）是：
A 用 AI 生成一份长长的报告发给 B。
B 不想看，于是把这份报告扔给自己的 AI，让它总结一下。
然后 B 再让 AI 根据总结生成一份长长的回复。
A 收到以后也不想看，再扔给自己的 AI 总结。
AI → AI → AI → AI。
人类在中间负责复制粘贴和瞟一眼。
最后所有人都非常忙，所有人都生成了很多东西，所有东西看起来都非常完整。但到底有多少信息真正进入了一个人的脑子？
而且信息在这一层一层的转译里，一定会产生摩擦。最开始没有解释清楚有差错的东西，后面会越来越乱。
我们向来很崇拜 data-driven。但我觉得在 AI 可以比任何人吞下更多数据、总结更多规律的时代，人的价值反而可能重新回到非常“人”的东西上，比如你的注意力、判断力、直觉和灵感。
谁借我点钱，我去澳洲拔胡萝卜还你。
Daykee今天画的画太萌了…❤️
晚上家庭聚餐，爷爷奶奶在亲戚的安利下循环看了一个小时葫芦娃爷爷的营销号视频。
还说下次去仓桥直街旁边理发的时候，要顺便去看看。
（不料当晚葫芦娃爷爷直接把葫芦剪了。
但是 anyway，我意识到葫芦娃爷爷这样的icon的作用除了带动绍兴旅游，也给像我爷爷奶奶这样的绍兴老一辈提供了一个有趣的谈资，一些生活的映照和一些热闹
最近我们团队来了一个实习生妹妹，刚接触 AI 一个月，特别积极好学。进团队第一天，她要配置我们自己部署的协同面板。折腾了半天，跑来给我打电话求助：“姐我的 Agent 怎么都接不进来，我正在一步步问 ChatGPT 怎么操作，但卡住了……”接着她把界面共享给我，说实话，我看了两眼也完全不会。但我跟她说其实你不需要知道、也不需要学会这些东西怎么弄。不会的事情别去问 ChatGPT，去问codex，让长了胳膊的 Agent 帮你做。
那天就在我俩愉快的聊天里，Agent 默默在后台把所有配置全搞定了。
你说到底我知道什么？她知道什么？没有人知道它是怎么弄的，但它就是做好了。
入行做 AI 这半年多，我有几个非常强烈的感受。
1️⃣别对“跳过学习过程”感到不安。
很多人第一次遇到这种事会慌，觉得没亲手做一遍心里不踏实。
但你想想，这种平台的 setup，你一辈子可能就做这一次！你花大半天老老实实去学一套一辈子只用一次的配置流程，有意义吗？
做事情一定要以结果为导向。
别人要从 1 慢慢数到 100，而你可以借助 Agent 直接跨越到 100，这就是你的能力。
2️⃣Agent 替你干活的能力，远超你的想象。
我不知道技术上的复杂概念，但我知道agent现在基本上都具有完整的 browser control 和computer control能力。屏幕上的内容它能读，按键和指令它能点。
所有那些不需要极强创造力、但纯属消耗你时间去琢磨的操作，都可以放手让它做。
3️⃣但人类对 Agent 的想象力，依然是极其极其匮乏的。
包括我自己。前两个星期我才突然发现，我的 Agent 已经可以替我搭建Discord频道、发邮件、在领英上做公司主页、私信别人。
我理论上早就知道它能控制浏览器，但在真正试过之前我根本没意识到它能做到这种地步。
还有参加黑客松认识的一个做 AI ，fde之类的工作四年的程序员大哥。
有次协作，我把一个事情直接扔给 Agent 处理，办得又快又好。
程序员大哥当时直接感慨了一句：“天呐，玩 Agent 还得是你们文科年轻人。”
为什么？因为程序员有技术实力。这些事对他来说不难，可能只是花点时间，但这十年他已经习惯了自己做自己掌控。
而我作为一个不懂技术的文科生，第一反应就是“让 AI 帮我干”，结果反而比他做得更快、更轻松。
所以，对AI使用者来说：
永远不要觉得自己已经是 Agent 高手了。保持尝试，承认自己的想象力有局限，多去探索它那些你没想到的用法。
对做 AI 产品的人来说：
千万别宣传自己无所不能。大众对 AI 的想象力非常有限，你必须把具体的使用场景写在脸上，直截了当地告诉大家你是干嘛用的。
市面上那些所谓的专家 Agent，其实就是通用agent挂了不同的技能。
其实一个具有不同技能的general agent调配分身是最科学的？；但我们在产品上依然会把它做成“专家”的样子——因为只有冠上专家的名字，告诉大家“我就是专门帮你搞定这个的”，大家才真正会用、敢用、想用。
办公室新进3d打印机一台😧
可是它为什么会拉粑粑...............
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